# 调用pytorch
import torch

# torch.from_numpy(ndarray) → Tensor
# 将一个NumPy数组关联到一个Tensor，并共享相同的数据。这意味着对Tensor的修改也会反映在NumPy数组中，反之亦然。
# 示例
import numpy as np  # 导入numpy库

# 创建一个NumPy数组
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将NumPy数组关联到一个Tensor，并共享相同的数据
tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

# 打印Tensor和NumPy数组的内容
print("张量:", tensor)
print("数组:", numpy_array)

# 修改Tensor的值
tensor[0] = 10

# 打印Tensor和NumPy数组的内容，以验证修改是否反映在NumPy数组中
print("张量修改后:", tensor)
print("数组修改后:", numpy_array)
# 输出
# Tensor: tensor([1, 2, 3, 4, 5])
# NumPy array: [1 2 3 4 5]
# Tensor after modification: tensor([10,  2,  3,  4,  5])
# NumPy array after modification: [10  2  3  4  5]
# 从输出中可以看出，对Tensor的修改也会反映在NumPy数组中，反之亦然。